Análise de Conversão de Compras
Sobre o Projeto
Este projeto tem como objetivo principal compreender as causas da baixa taxa de conversão (0,62%) em um e-commerce. A análise foi conduzida com base em dados de navegação de usuários ao longo do funil de compra, utilizando técnicas de modelagem relacional, análise exploratória e visualização de dados para identificar os principais pontos de abandono e propor melhorias estratégicas.
Desafios e Soluções
Solução Implementada
Unificação das planilhas em uma estrutura relacional utilizando:
- SQL para criação de tabelas normalizadas com integridade referencial
- Definição de chaves primárias e estrangeiras para refletir o fluxo de navegação
- Transformação para formato longo (long format) para viabilizar análises dinâmicas
- Uso do Railway para hospedagem do banco de dados MySQL e integração com ferramenta de BI
Resultados e Impacto
Principais Descobertas
- Abandono de 50% na transição página inicial → busca, indicando falhas na usabilidade
- Taxa mobile 4× maior que desktop (0,99% vs 0,25%)
- Pagamento no desktop com baixíssima efetividade, sugerindo problemas no fluxo
Recomendações
- Redesenho da navegação inicial com chamadas mais visíveis
- Revisão do processo de pagamento desktop, incluindo layout e usabilidade
- Aplicação das boas práticas mobile na versão desktop
Tecnologias Utilizadas
Python
SQL
MySQL
Looker Studio